随着海洋开发脚步的逐渐加快，水下作业任务也日趋复杂。水下机械手作为海洋开发如海底打捞、海洋资源勘探、海底管道铺设与检修等的重要工具，其整体作业性能要求(可靠性、准确性、灵活性及自主性等)也不断提升，因此水下机械手运动控制技术研究具有重要意义和实用价值。本文以水下机械手运动控制技术为研究对象，以本课题组自行研制的水下机械手为载体，总结了水下机械手装置及运动控制技术的研究现状，进行了水下机械手控制系统研制、运动学及动力学分析、运动控制算法研究及运动控制实验等相关工作。本文分析了国内外水下机械手系统及其运动控制方法的研究现状，全面总结了水下机械手系统及主要运动控制方法的研究成果及存在的问题，为本文对水下机械手运动控制技术研究工作的开展奠定了基础。为了研究水下机械手运动控制技术，本文基于上下位机主从式控制思想研制了水下机械手控制系统。通过分析机械手运动控制要求，确定控制系统的总体方案，进行功能模块划分，并对各模块进行硬件电路设计。在硬件电路设计过程中，针对功率电路引起的电磁干扰及电流波动问题，本文给出了光电隔离设计方法，该方法可将数字电路、模拟电路及功率电路有效隔离，减少它们之间的耦合关系。通过分析控制系统软件体系结构，进行软件模块划分，并详细阐述了各模块的主要任务，给出了具体实现流程图。针对该水下机械手进行了运动学和动力学分析，并根据实际工作要求对其进行运动规划。首先从机械手的正向运动学着手，根据Denavit-Hartenberg方法建立正向运动学方程，而实际应用中逆向运动学往往比正向运动学更重要，因此在正向运动学基础上进行逆向运动学求解，建立逆向运动学方程；其次利用Lagrange方法对机械手进行动力学建模，并分析在水环境中水动力对其产生的影响，完善了机械手在水环境中的动力学模型；最后以运动轨迹平滑和作业时间最短为原则，对机械手进行运动轨迹规划。在运动学和动力学分析的基础上，对水下机械手进行了运动控制研究。设计了Fuzzy-PID控制器对该机械手进行控制，并进行了仿真实验，得出了此控制器对该水下机械手控制精度较低，自适应能力较差的结论。为了更深入的对水下机械手控制方法进行研究以进一步提高轨迹跟踪控制精度，本文提出了一种自适应终端滑模控制方法，该方法引入了RBF神经网络对机械手模型中的不确定项进行在线学习，将网络输出用于控制律，提高系统的控制精度，并进行了仿真实验验证。本文以水下机械手为实验平台，对水下机械手控制系统进行了考机实验，验证了其长时间工作的可靠性和稳定性。在此基础之上对本文提出的自适应终端滑模控制方法和Fuzzy-PID控制方法进行了实验验证，并对比分析了两种不同方法的控制性能，实验结果表明本文提出的自适应终端滑模控制方法比Fuzzy-PID控制方法具有更高的控制精度及更好的自适应能力。